2015年10月4日佛山龙卷过程的观测分析

受1522号台风彩虹外围螺旋云带影响,2015年10月4日15时28分—16时（北京时）广东佛山出现了EF3级强龙卷并造成严重灾害。为了综合分析龙卷发生的多尺度环境背景场和龙卷的结构及强度变化等特点,进行了灾情调研,航拍龙卷灾情路径,走访龙卷目击者,确认龙卷路径及灾情级别,再结合多渠道获取的龙卷视频照片等资料以及观测资料进行分析研究,结果表明:（1）产生此次龙卷的超级单体存在于台风彩虹外围螺旋云带内;龙卷向西北偏北方向移动,触地时长为32 min,受灾路径长度为31.7 km,最大受灾直径为577 m,平均速度约为60 km/h,具有“移动速度快,影响范围广,破坏力强”的特点,其移动速度快慢似与超级单体强度和地面的粗糙度有关。（2）佛山地区中高层受偏南气流控制,水汽充足,地面有弱冷空气;珠三角喇叭口地形有利于气流的辐合与局地涡旋的产生;抬升凝结高度低,风垂直切变大,有利于龙卷的生成。（3）地面自动气象站气象要素表现出受龙卷环流影响的特征。3 s极大风速的大值带和3 s最低气压的低值带以及1 h累计降水大值中心呈现出与龙卷走向一致的东南—西北向带状分布;龙卷到来时其周围自动气象站气温和气压明显降低,风速明显增大,风向明显改变;降水在龙卷靠近前5—10分钟就开始明显增大,其大值中心位于龙卷路径的西侧。龙卷离开后气压比龙卷来临前有所升高,但气温较前降低。（4）龙卷出现在钩状回波前进方向的右后侧;降水大值区与雷达组合反射率大值区基本一致。地面风场的辐合中心与龙卷触地的位置基本一致,并且钩状回波的入流区与地面偏东风区相对应。龙卷风暴单体发展高度在4 km左右,具有低重心对流的特点。其前部存在回波悬垂,一条很窄的向西北倾斜的回波大值带可能与龙卷漏斗云墙有关。对应径向速度剖面图上为一条向西北倾斜的正、负速度交界区,构成一个逆时针旋转的涡旋带,切向剖面图上存在较强的辐合。（5）龙卷发展过程中伴随着龙卷风暴顶和风暴底的逐渐下降以及单体质心的下降,中气旋与龙卷涡旋特征的顶和底也随之逐渐下降。龙卷风涡旋特征的顶高和底高都略低于中气旋,并在龙卷触地时降至最低。龙卷涡旋的切变值远大于中气旋的切变值,且在龙卷强度最强时最大。      

小波变换在关中井水位资料分析中的应用

利用小波变换和多尺度分析原理,对周至井、三原井7年的水位日均值序列进行了分析,将周至井、三原井水位资料中的不同周期成分进行了有效分离,小波变换分解结果能够更直观和显著地反映地震活动,特别是印尼8．7级、汶川8．0级特大地震及其中强余震异常显示明显。对甘东南地区的5级以上地震也有较明显的前兆反映,表明小渡分析在处理和分析水位资料方面是一种有效的方法。     

基于Item2Vec负采样优化的专题地图产品个性化推荐方法研究

建立适用于专题地图产品检索的用户偏好推荐模型是提高专题地图质量的有效方式之一,在专题地图产品推荐场景中,存在严重的内容冷启动和评论数据稀疏问题,现有的推荐算法无法为特定类用户推荐不同特征的专题地图产品,导致用户从专题地图中获取偏好信息受到限制。因此,本文构建基于负采样的连续词袋模型和基于Word2Vec的Item2Vec相结合的用户偏好推荐方法,用于专题地图产品推荐。① 计算用户行为日志文件中交互行为数据的隐性评分,以代替专题地图推荐信息流场景中稀疏的用户评论数据;② 基于负采样的连续词袋模型提取目标专题地图的前后地图序列感知特征信息,通过控制正负样本比例为1:2,提升目标专题地图潜在评分的预测精度;③ 通过Item2Vec将带有用户行为特征信息的专题地图映射到向量空间,计算用户对专题地图的相似度矩阵,根据用户偏好程度完成推荐。在构建的专题地图评分实验数据集Thematic CMaps和4个公开验证数据集MovieLens上的测试结果表明:与LFM、Personal Rank、Content Based和SVD 4种传统推荐算法相比,本文所提方法可有效提高潜在评分的预测精度,推荐性能最高达到27.85%;与以霍夫曼采样方式的Item2Vec基础方法和YouTubeNet 2种神经网络推荐算法相比,评分预测精度有一定提高,且推荐性能不断提升,最高达到2.97%和5.78%。以经典算法奇异值分解（SVD）为例,将MovieLens-20M数据集切分后,在数据量不断增大的数据子集中,本文所用方法的评分预测精度和性能均优于SVD方法。     

基于Barnes滤波原理的降水场客观分析及尺度分离

基于Barnes滤波原理（又称高斯加权客观分析）,在进行网格点插值的同时,通过选择适当的滤波参数C、G滤去原始场中的短波噪音,使分析结果平稳光滑;另外可通过它构成一带通滤波器,根据实际需要分离出影响天气过程的各种次天气尺度,达到尺度分离的目的。以全国160个国家基准代表站1954—2006年共53a的年平均降水场为例作实例分析,并同用Grads内插函数（Oacres函数）、九点平滑函数（Smth9函数）的绘图结果进行对比分析,结果表明客观分析结果同Grads内插平滑分析结果基本相似,都能反映出我国53a年平均降水场从东南向西北逐渐递减的趋势且与实际情况相符,降水场高值中心位于长江流域及以南的华南等地区,低值中心位于黄河流域以北的广大西部地区。取不同的参数C和G得到的尺度分离后的带通滤波值,既抑止了长波,又抑制了短波,达到较好的尺度分离效果。     

GIS专业本科教学探讨--北京大学教学实例

随着社会对于地理信息系统专业人才的需求,在全世界范围内地理信息科学的教学和培训工作得到了越来越广泛的重视．作为较早开始设立地理信息系统专业的综合性大学——北京大学,在地理信息科学教学实践中积累了丰富的经验,并形成了自己的特色：重视基础,淡化专业;重视地学基础课程的学习和应用;注重理论和实践的结合,向工科倾斜;及时反映GIS的最新进展。     

野生与仿生中华鳖营养成分分析

对体质量500~600 g的野生中华鳖(Trionyx sinensis)和仿自然水体养殖中华鳖(下称仿生鳖)的腿部肌肉、裙边及肝脏组织的营养成分进行比较分析。结果表明:野生鳖肝脏中粗蛋白、水分、粗灰分含量显著高于仿生鳖(p<0.05),而粗脂肪含量显著低于仿生鳖(p<0.05);野生鳖和仿生鳖肌肉和裙边中半必需氨基酸、非必需氨基酸、总氨基酸含量和鲜味氨基酸总量无显著差异(p>0.05),仿生鳖裙边中必需氨基酸含量显著高于野生鳖(p<0.05);野生鳖肌肉共测出32种脂肪酸,仿生鳖肌肉共测出25种脂肪酸,野生鳖的多不饱和脂肪酸含量显著高于仿生鳖(p<0.05)。     

基于自适应时序剖分与KNN的短时交通流量预测

在智能交通系统中,准确和高效的短时交通流量预测是交通诱导、管理和控制的前提。由于交通流量动态变化中表现出的时变性和非平稳性特征,其预测难度较大,是交通领域中亟待解决的难题。为提高短时交通流量的预测精度,本文设计与实现了基于自适应时序剖分与KNN（A-TS-KNN）的短时交通流量预测算法。① 基于动态时间规整（Dynamic Time Warping,DTW）动态剖分单日时序为不同的交通模式;② 在不同交通模式,采用互信息法求解每个预测时刻时间延迟的最大阈值,构造不同时间延迟的状态向量,生成交通流量历史数据库;③ 采用十次十折交叉验证的方法求解每个时刻不同时间延迟与不同K值的正交误差结果分布,提取误差最小的正交结果,得到自适应时间延迟与K值的参数组合;④ 采用K个最相似的近邻的距离倒数加权值作为预测结果。对比K近邻（K-nearest neighbors, KNN）、支持向量回归（Support vector regression,SVR）、长短期记忆神经网络（Long-short term memory neural network,LSTM）以及门控递归单元神经网络（Gate recurrent unit neural network,GRU）共4种主流预测模型,A-TS-KNN算法预测精度显著提升;将A-TS-KNN算法用于福州市城市路网中其他交叉路口的短时交通流量预测,结果表现出良好的泛化能力。     

台湾美浓MW6.4地震InSAR形变场初步分析

利用欧洲航天局最新发射的宽刈幅、高分辨率Sentinel-1A卫星,第一时间获取2016-02-06台湾美浓MW6.4地震干涉像对,使用D-InSAR技术获取美浓地区的同震形变场。利用震中附近39个同震GPS观测进行对比验证后显示,InSAR获取的同震形变场精度优于1 cm（3σ）。形变发生在宏观震中30 km×30 km范围内,主要表现为沿雷达视线向抬升,最大抬升约12 cm。从形变场空间分布特征可以看出,空间连续性较好,说明宏观震中附近地表未发生明显破裂。宏观震中并不与震中位置重合,而是位于震中西部约15 km处。     

GPU加速的改进PAM聚类算法研究与应用

空间聚类是空间数据挖掘的重要方法,而K-Medoids是一种常用的空间聚类算法。K-Medoids聚类算法存在初始点选择问题,而且计算复杂。为了提高算法的有效性和时间效率,本文结合模拟退火算法思想,改进了传统的K-Medoids算法PAM,提出一种基于GPU计算的并行模拟退火PAM算法。类比矩阵乘法运算,定义了一种新的矩阵计算方法,可以有效减少数据在GPU全局内存和共享内存之间的传输,提高了算法在GPU中的执行效率。利用模拟退火算法搜索聚类中心点,保证了聚类结果的全局最优性。基于不同的数据集,将串行和并行模拟退火PAM算法以及已有的遗传PAM算法进行比较,结果表明并行模拟退火PAM算法聚类结果正确,且时间效率高。最后,应用本文改进算法对贵州省安监系统的安全监管隐患数据进行聚类分析,发现了隐患聚集中心,相关结果对政府的决策具有一定的实际应用价值。     

Characterization of Turbot(Scophthalmus maximus) Skin and the Extracted Acid-Soluble Collagen

The biochemical composition of the turbot skin was investigated. The moisture level of the skin was found to be 51.4%. Based on dry matter content, there were relatively high protein(82.1%) and lipid(13.1%) concentrations in the turbot skin. Mineral element analysis revealed that the turbot skin had high Ca content(2069.0 mg kg^-1), and the concentrations of toxic heavy metals Hg and Pb were less than 0.005 mg kg^-1, which indicates that the turbot skin is a safe resource for collagen production. The sodium dodecyl sulfate-polyacrylamide gel electrophoresis(SDS-PAGE) analysis showed that acid-soluble collagen(ASC) extracted from the turbot skin was type-I collagen. The imino acid content of the ASC was 241.6 per 1000 amino acids, which suggests a relatively high denaturation temperature. The Fourier transform infrared(FTIR) spectra of ASC reflected a highly stable structure, and the measured denaturation temperature of ASC was 29.5℃, which is higher than those from many temperate fishes. ASC was the most soluble at pH 4.0, and when the pH values were below or above 4.0, the solubility decreased rapidly. The ASC exhibited a relatively high solubility when NaCl concentration was lower than 2%. These results show that turbo skin can be employed as a source for producing collagen with high quality.